資料介紹
鞘翅目害蟲的鑒別工作是由數量有限的專業(yè)研究人員進行,大部分非專業(yè)人員因缺乏相關知識和技術培訓,要快速鑒定害蟲種屬具有相當的難度,不利于害蟲防治。為此提出利用計算機視覺技術對鞘翅目害蟲進行自動識別。用不同的圖像獲取系統(tǒng)分別采集體長不同的鞘翅目害蟲圖像,然后通過數字圖像分析技術,提取和計算害蟲圖像的幾何形狀特征參數。采用模糊模式識別算法建立害蟲的模式庫和隸屬函數,然后根據模糊集理論的極小極大準則完成待識別害蟲的歸類。對29 種鞘翅目害蟲進行識別,識別正確率為
86.2%。為鞘翅目害蟲的快速鑒定提供了一個新的途徑。
關鍵詞:鞘翅目害蟲; 計算機視覺; 特征提取; 自動識別
Abstract: Identification of Beetle Insects has been performed by human experts with rich experience. However, sufficient number of competent human experts are not available to cover the large area. This paper presents a computer vision-based method to identify beetle insects. Two image acquisition systems were designed to capture the images with respect to insects’ length. And median filtering was used to enhance the images for further segmentation. Parameters related to shape features were extracted to represent the image content. Fuzzy classifier was adopted to identify beetle insects. Results showed that the correct recognition rate is 86.2% . It is a feasible way for beetle insect’s rapid identification.
Key words: Beetle Insect; Computer Vision; Feature Measuring; Automated Identification
86.2%。為鞘翅目害蟲的快速鑒定提供了一個新的途徑。
關鍵詞:鞘翅目害蟲; 計算機視覺; 特征提取; 自動識別
Abstract: Identification of Beetle Insects has been performed by human experts with rich experience. However, sufficient number of competent human experts are not available to cover the large area. This paper presents a computer vision-based method to identify beetle insects. Two image acquisition systems were designed to capture the images with respect to insects’ length. And median filtering was used to enhance the images for further segmentation. Parameters related to shape features were extracted to represent the image content. Fuzzy classifier was adopted to identify beetle insects. Results showed that the correct recognition rate is 86.2% . It is a feasible way for beetle insect’s rapid identification.
Key words: Beetle Insect; Computer Vision; Feature Measuring; Automated Identification
害蟲鑒定
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